前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >构建基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务(2)- 查询服务第一部分

构建基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务(2)- 查询服务第一部分

作者头像
niqin.com
发布2022-06-30 16:35:54
9510
发布2022-06-30 16:35:54
举报
文章被收录于专栏:Rust 生态与实践

上一篇文章中,我们对后端基础工程进行了初始化。其中,笔者选择 Rust 生态中的 4 个 crate:tide、async-std、async-graphql、mongodb(bson 主要为 mongodb 应用)。虽然我们不打算对 Rust 生态中的 crate 进行介绍和比较,但想必有朋友对这几个选择有些疑问,比如:tide 相较于 actix-web,可称作冷门、不成熟,postgresql 相较于 mongodb 操作的便利性等。 笔者在 2018-2019 年间,GraphQL 服务后端,一直使用的是 actix-web + juniper + postgresql 的组合,应用前端使用了 typescript + react + apollo-client,有兴趣可以参阅开源项目 actix-graphql-react。 2020 年,笔者才开始了 tide + async-graphql 的应用开发,在此,笔者简单提及下选型理由——

  1. Tide:tide 的定位是最小的、实用的 Rust web 应用服务框架。其相较于 Rust 社区中火热的 actix-web,确实可以说冷门。至于生态成熟度,也有诸多差距。但我们在提供 GraphQL 服务时,主要需要的是基础的 HTTP 服务器。tide 目前的功能和性能是完全满足的,并且笔者测试后,对其健壮性也很满意。
  2. async-graphql:优秀的 crate, 开发者功力深厚。测试性能很棒,以及开发时的简洁性。
  3. 至于 postgresql 转为 mongodb,只是一时兴起。本来计划 elasticsearch 的,只是个人服务器跑起来不给力。

Rust 社区生态中,健壮的 web 应用服务框架很多,您可以参考 Rust web 框架比较 一文自行比较选择。

上文中,未有进行任何代码编写。本文中,我们将开启基础 GraphQL 服务的历程。包括如下内容: 1、构建 GraphQL Schema; 2、整合 Tide 和 async-graphql; 3、验证 query 服务; 4、连接 MongoDB; 5、实现 query 服务。

构建 GraphQL Schema 首先,让我们将 GraphQL 服务相关的代码都放到一个模块中。为了避免下文啰嗦,我称其为 GraphQL 总线。

代码语言:javascript
复制
cd ./rust-graphql/backend/src
mkdir gql
cd ./gql
touch mod.rs queries.rs mutations.rs

构建一个查询示例 首先,我们构建一个不连接数据库的查询示例:通过一个函数进行求合运算,将其返回给 graphql 查询服务。此实例改编自 async-graphql 文档,仅用于验证环境配置,实际环境没有意义。 下面代码中,注意变更 EmptyMutation 和订阅 EmptySubscription 都是空的,甚至 mutations.rs 文件都是空白,未有任何代码,仅为验证服务器正确配置。 在 mod.rs 文件中,写入以下代码:

代码语言:javascript
复制
pub mod mutations;
pub mod queries;

use tide::{http::mime, Body, Request, Response, StatusCode};

use async_graphql::{
    http::{playground_source, receive_json, GraphQLPlaygroundConfig},
    EmptyMutation, EmptySubscription, Schema,
};

use crate::State;

use crate::gql::queries::QueryRoot;

pub async fn build_schema() -> Schema<QueryRoot, EmptyMutation, EmptySubscription> {
    // The root object for the query and Mutatio, and use EmptySubscription.
    // Add global mongodb datasource  in the schema object.
    // let mut schema = Schema::new(QueryRoot, MutationRoot, EmptySubscription)
    Schema::build(QueryRoot, EmptyMutation, EmptySubscription).finish()
}

pub async fn graphql(req: Request<State>) -> tide::Result {
    let schema = req.state().schema.clone();
    let gql_resp = schema.execute(receive_json(req).await?).await;

    let mut resp = Response::new(StatusCode::Ok);
    resp.set_body(Body::from_json(&gql_resp)?);

    Ok(resp.into())
}

pub async fn graphiql(_: Request<State>) -> tide::Result {
    let mut resp = Response::new(StatusCode::Ok);
    resp.set_body(playground_source(GraphQLPlaygroundConfig::new("graphql")));
    resp.set_content_type(mime::HTML);

    Ok(resp.into())
}

上面的示例代码中,函数 graphql 和 graphiql 作为 tide 服务器的请求处理程序,因此必须返回 tide::Result。 tide 开发很简便,本文不是重点。请参阅 tide 中文文档,很短时间即可掌握。 编写求和实例,作为 query 服务 在 queries.rs 文件中,写入以下代码:

代码语言:javascript
复制
pub struct QueryRoot;

#[async_graphql::Object]
impl QueryRoot {
    async fn add(&self, a: i32, b: i32) -> i32 {
        a + b
    }
}

整合 Tide 和 async-graphql 终于,我们要进行 tide 服务器主程序开发和启动了。进入 ./backend/src 目录,迭代 main.rs 文件:

代码语言:javascript
复制

mod gql;

use crate::gql::{build_schema, graphiql, graphql};

#[async_std::main]
async fn main() -> Result<(), std::io::Error> {
    // tide logger
    tide::log::start();

    // 初始 Tide 应用程序状态
    let schema = build_schema().await;
    let app_state = State { schema: schema };
    let mut app = tide::with_state(app_state);

    // 路由配置
    app.at("graphql").post(graphql);
    app.at("graphiql").get(graphiql);

    app.listen(format!("{}:{}", "127.0.0.1", "8080")).await?;

    Ok(())
}

//  Tide 应用程序作用域状态 state.
#[derive(Clone)]
pub struct State {
    pub schema: async_graphql::Schema<
        gql::queries::QueryRoot,
        async_graphql::EmptyMutation,
        async_graphql::EmptySubscription,
    >,
}

注1:上面代码中,我们将 schema 放在了 tide 的状态 State 中,其作用域是应用程序级别的,可以很方便地进行原子操作。 注2:另外,关于 tide 和 async-graphql 的整合,async-graphql 提供了整合 crate:async_graphql_tide。但笔者测试后未使用,本文也未涉及,您感兴趣的话可以选择。 验证 query 服务 启动 tide 服务 以上,一个基础的基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务器已经开发成功了。我们验证以下是否正常,请执行——

代码语言:javascript
复制
cargo run

更推荐您使用我们前一篇文章中安装的 cargo watch 来启动服务器,这样后续代码的修改,可以自动部署,无需您反复对服务器进行停止和启动操作。

代码语言:javascript
复制
cargo watch -x "run"

但遗憾的是——此时,你会发现服务器无法启动,因为上面的代码中,我们使用了 #[async_std::main] 此类的 Rust 属性标记。所以,我们还需要稍微更改一下 backend/Cargo.toml 文件。 请注意,不是根目录 rust-graphql/Cargo.toml 文件。 同时,MongoDB 驱动程序中,支持的异步运行时 crate 为 tokio,我们其它如 tide 和 async-graphql 都是基于 async-std 异步库的,所以我们一并修改。最终,backend/Cargo.toml 文件内容如下(有强迫症,也调整了一下顺序,您随意):

代码语言:javascript
复制
...
[dependencies]
tide = "0.16.0"
async-std = { version = "1.9.0", features = ["attributes"] }

async-graphql = "2.6.0"
mongodb = { version = "1.2.0", default-features = false, features = ["async-std-runtime"] }
bson = "1.2.0"
...

再次执行 cargo run 命令,您会发现服务器已经启动成功,启动成功后的消息为:

代码语言:javascript
复制
tide::log Logger started    level Infotide::server Server listening on http://127.0.0.1:8080

执行 GraphQL 查询

请打开您的浏览器,输入 http://127.0.0.1:8080/graphiql,您会看到如下界面(点击右侧卡片 docs 和 schema 查看详细):

如图中示例,在左侧输入:

代码语言:javascript
复制
query {
  add(a: 110, b: 11)
}

右侧的返回结果为:

代码语言:javascript
复制
{
  "data": {
    "add": 121
  }
}

基础的 GraphQL 查询服务成功!

因篇幅太长,分为2篇,此为第一部分,第二部分为连接 MongoDB,以及实现 GraphQL query 服务。

谢谢您的阅读。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-03-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Rust 生态与实践 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 执行 GraphQL 查询
相关产品与服务
云数据库 MongoDB
腾讯云数据库 MongoDB(TencentDB for MongoDB)是腾讯云基于全球广受欢迎的 MongoDB 打造的高性能 NoSQL 数据库,100%完全兼容 MongoDB 协议,支持跨文档事务,提供稳定丰富的监控管理,弹性可扩展、自动容灾,适用于文档型数据库场景,您无需自建灾备体系及控制管理系统。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档